Attribution marketing : 46,9 % mesurent déjà avec le MMM — et vous ?
46,9 % des marketeurs augmenteront leur investissement en Marketing Mix Modeling en 2026. La disparition des cookies rend l'attribution basée sur les clics impossible. Nous implémentons MTA + MMM + incrementality testing : le triangle de mesure qui vous dit où investir et où réduire.
Services d'attribution marketing
Trois méthodologies complémentaires, une vision unifiée.
Livrables du service
Ce que vous recevez dans chaque projet d'attribution.
- Audit de l'attribution actuelle et gap analysis
- Data warehouse configuré (BigQuery/Snowflake)
- Modèle MMM calibré avec données historiques
- MTA configuré dans GA4 ou plateforme spécialisée
- Premier incrementality test exécuté et documenté
- Dashboard de budget optimal par canal
- Simulateur de scénarios de réallocation
- Formation de l'équipe + documentation
MTA vs MMM vs incrementality
Trois perspectives, une vérité.
MTA vous dit quels touchpoints l'utilisateur touche avant de convertir (granulaire, mais dépend des cookies). MMM vous dit quels canaux font bouger les indicateurs au niveau agrégé (sans cookies, mais nécessite un historique de volume). Incrementality vous dit si un canal cause réellement des conversions ou ne fait que les capturer (causal, mais nécessite des tests contrôlés). La combinaison des trois est le standard de référence en matière de mesure en 2026.
Pour le CEO
Arrêter de gaspiller le budget marketing.
Si vous ne savez pas quel canal génère chaque euro de revenu, vous optimisez à l'aveugle. L'attribution au dernier clic surestime les canaux de capture (branded search) et sous-estime les canaux de génération de demande (contenu, réseaux sociaux, vidéo). Le résultat : un budget mal alloué.
2026 est l'année où le Marketing Mix Modeling se généralise. Les plateformes d'IA permettent d'exécuter des modèles autrefois réservés aux grandes entreprises. Désormais, toute entreprise avec 6 à 12 mois de données historiques peut disposer d'un MMM opérationnel.
L'impact typique de la réallocation budgétaire basée sur une attribution correcte est un ROI de 3 à 5x. Cela signifie que pour chaque euro investi dans la mesure, vous récupérez 3 à 5 EUR en efficacité publicitaire.
Pour le CTO
Infrastructure technique d'attribution.
Le stack d'attribution se compose de trois couches : (1) capture de données (GA4, Segment, CDP), (2) modélisation (MMM en Python/R, MTA sur plateformes spécialisées), et (3) visualisation (Looker Studio, Tableau, dashboards custom). Le tout connecté via BigQuery comme data warehouse central.
Les plateformes spécialisées comme Rockerbox, Northbeam ou Lifesight offrent du MMM + MTA préconfiguré avec des intégrations natives aux principaux canaux de paid media. Pour les entreprises avec une équipe data, nous implémentons des modèles custom en Python (LightweightMMM de Google, Robyn de Meta) connectés à votre data warehouse.
La clé technique est l'unification des données : dépenses marketing par canal, conversions (online et offline), facteurs externes (saisonnalité, concurrence, macroéconomie). BigQuery ou Snowflake comme hub, avec des pipelines ETL automatisés et une mise à jour hebdomadaire du modèle.
Est-ce pour vous ?
L'attribution avancée nécessite un volume de données et un investissement sur plusieurs canaux.
Pour qui
- Entreprises avec un investissement sur 3+ canaux de paid media qui ont besoin de savoir lequel performe le mieux.
- E-commerce ou SaaS avec 6 à 12 mois de données historiques de dépenses et revenus par canal.
- CMO qui doivent justifier leur budget avec des données causales, pas seulement des corrélations.
- Organisations qui ont déjà GA4 et CRM configurés et souhaitent le niveau suivant de mesure.
- Équipes growth qui veulent passer du dernier clic à l'attribution réelle.
Pour qui pas
- Entreprises qui investissent sur un seul canal (pas besoin d'attribuer s'il n'y a qu'une source).
- Entreprises avec moins de 6 mois de données historiques (le MMM nécessite une série temporelle).
- Organisations sans suivi de conversions implémenté (commencez par l'analytics).
- Si votre budget marketing est inférieur à 5 000 EUR/mois, commencez par le CRO.
- Entreprises qui ne vont pas agir sur les données d'attribution.
Services d'attribution
Cinq capacités pour mesurer le ROI réel.
Multi-touch attribution (MTA)
Modélisation d'attribution data-driven dans GA4 ou plateformes spécialisées. Pondération des touchpoints basée sur l'impact réel, pas sur la position (premier/dernier). Intégration avec le CRM pour attribuer jusqu'à la vente conclue.
Marketing Mix Modeling (MMM)
Modélisation statistique agrégée qui corrèle l'investissement par canal avec le chiffre d'affaires. Inclut les variables externes (saisonnalité, concurrence, économie). Fonctionne sans cookies. Mise à jour hebdomadaire ou mensuelle.
Incrementality testing
Expériences contrôlées pour mesurer la causalité, pas seulement la corrélation. Geo-lift tests (activer/désactiver un canal par région), holdout groups et test-and-learn continu. La seule façon de savoir si un canal crée de la demande ou ne fait que la capturer.
Plateforme d'attribution
Sélection et implémentation de la plateforme adaptée à votre stack : Rockerbox (e-commerce DTC), Northbeam (multi-channel), Lifesight (privacy-first), ou solution custom avec LightweightMMM/Robyn.
Dashboard de budget optimal
Un seul tableau de bord qui croise les trois modèles et recommande l'allocation optimale du budget par canal. Simulateur de scénarios : que se passe-t-il si j'augmente Meta de 20 % et réduis Google de 10 %. Mis à jour chaque semaine.
Processus d'implémentation
De données fragmentées à une vision unifiée en 8 à 12 semaines.
Audit des données et du stack
Inventaire des sources de données (plateformes publicitaires, CRM, GA4, offline). Évaluation de la qualité des données. Gap analysis. Sélection de la plateforme d'attribution.
Unification des données
Configuration du data warehouse (BigQuery/Snowflake). Pipelines ETL pour connecter toutes les sources de dépenses, conversions et revenus. Nettoyage et standardisation.
Modélisation et calibration
Implémentation du MTA et premier modèle MMM. Calibration avec données historiques. Premier incrementality test pour valider le modèle. Ajustement des paramètres.
Dashboards et opérationnalisation
Dashboard de budget optimal. Simulateur de scénarios. Formation de l'équipe. Cadence de mise à jour hebdomadaire/mensuelle. Premier cycle de réallocation.
Atténuation des risques
Ce qui peut échouer et comment nous le prévenons.
Données historiques insuffisantes pour le MMM
Nous avons besoin d'un minimum de 6 mois de données de dépenses et revenus par canal. Si vous ne les avez pas, nous commençons par MTA + incrementality et construisons la série temporelle en parallèle.
Modèle MMM qui ne reflète pas la réalité
Calibration avec des incrementality tests. Si le MMM dit que Meta génère X et que le test d'incrémentalité dit Y, nous ajustons le modèle. Triple validation obligatoire.
Équipe qui n'agit pas sur les recommandations
Dashboards conçus pour la décision, pas pour l'information. Réunions bimensuelles avec recommandations actionnables. Simulateur de scénarios pour que l'équipe teste avant de réallouer le budget.
Changement de stratégie de canaux qui invalide le modèle
Réentraînement du modèle à chaque changement significatif. Variables de contrôle pour les nouveaux canaux. Période d'apprentissage de 4 à 6 semaines pour intégrer un nouveau canal.
Complexité technique qui freine l'adoption
Les plateformes comme Rockerbox et Northbeam abstraient la complexité. Si vous préférez une solution custom, nous documentons tout et formons votre équipe data.
L'attribution qui fait bouger les budgets
Nous avons implémenté des modèles d'attribution pour des entreprises avec un investissement sur 5+ canaux de paid media. Le résultat typique : réallouer entre 15 et 30 % du budget des canaux surestimés vers les canaux sous-estimés, avec une augmentation nette du revenu de 20 à 35 % sans augmenter les dépenses totales.
Pourquoi investir dans l'attribution marketing
Le coût de ne pas savoir où va chaque euro.
Questions fréquentes
Ce que les décideurs demandent sur l'attribution.
Quelle différence entre MTA, MMM et incrementality ?
MTA (Multi-Touch Attribution) : attribue du crédit aux touchpoints individuels sur la base de données utilisateur. Granulaire mais dépend des cookies. MMM (Marketing Mix Modeling) : corrélation statistique au niveau agrégé entre dépenses et résultats. Sans cookies, mais nécessite des données historiques. Incrementality : expériences contrôlées qui mesurent la causalité réelle. Les trois se complètent : MTA pour le tactique, MMM pour le stratégique, incrementality pour valider.
De combien de données historiques ai-je besoin pour commencer ?
Pour le MMM : minimum 6 mois, idéalement 12 à 24 mois de données de dépenses et revenus par canal (hebdomadaire ou quotidien). Pour le MTA : données en temps réel, fonctionne dès le jour 1 si le tracking est configuré. Pour l'incrementality : 4 à 6 semaines de test par expérience.
Les plateformes d'attribution remplacent-elles GA4 ?
Non, elles le complètent. GA4 est la base de capture de données (événements, conversions, audiences). Les plateformes d'attribution (Rockerbox, Northbeam) ajoutent la couche de modélisation que GA4 n'offre pas : MMM, incrementality et unification cross-channel incluant l'offline.
Quelle plateforme d'attribution me convient ?
Rockerbox : idéal pour l'e-commerce DTC avec plusieurs canaux. Northbeam : puissant en MTA + MMM intégré. Lifesight : privacy-first, adapté aux marchés européens. Solution custom (LightweightMMM/Robyn) : si vous avez une équipe data et souhaitez un contrôle total. Nous recommandons en fonction de votre stack, budget et complexité.
Comment savoir si mon modèle MMM est précis ?
Triple validation : (1) backtest avec des données historiques que le modèle n'a pas vues, (2) calibration avec des incrementality tests (si le MMM dit que Meta génère X, nous validons avec un geo-lift), (3) sens business (nous revoyons les résultats avec l'équipe marketing). Nous ajustons jusqu'à convergence des trois.
Quel budget marketing faut-il pour que l'attribution ait du sens ?
À titre indicatif : si vous investissez moins de 5 000 EUR/mois en paid media, GA4 avec attribution data-driven suffit probablement. Entre 5 000 et 50 000 EUR/mois : MTA + incrementality. Plus de 50 000 EUR/mois : le triangle complet (MTA + MMM + incrementality) génère un ROI significatif.
L'attribution fonctionne-t-elle pour les canaux offline ?
Oui. Le MMM inclut les variables offline (TV, radio, événements, presse) comme inputs du modèle. Nous pouvons également inclure des facteurs externes comme la saisonnalité, la concurrence et la macroéconomie. C'est l'un des grands avantages du MMM par rapport au MTA, qui ne voit que les touchpoints digitaux.
Combien de temps dure l'implémentation complète ?
MTA basique (GA4 data-driven) : 2 à 3 semaines. MTA + plateforme (Rockerbox/Northbeam) : 4 à 6 semaines. MMM complet avec calibration : 8 à 12 semaines. Triangle complet (MTA + MMM + incrementality + dashboards) : 10 à 14 semaines. Chaque phase est fonctionnelle de manière indépendante.
Savez-vous quel canal génère chaque euro ?
Audit d'attribution gratuit. Nous examinons votre modèle actuel, identifions les canaux surestimés et sous-estimés, et estimons l'impact de la réallocation. Rapport sous 5 jours.
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IA, sécurité et performance. Diagnostic avec proposition par phases.
Votre premier rendez-vous est avec un Architecte Solutions, pas un commercial.
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